IA en las organizaciones: asistentes vs. agentes

Hoy la pregunta que enfrentan las organizaciones no es si van a adoptar inteligencia artificial, sino para qué. 

Frente a esa pregunta existen básicamente dos posturas: usar la IA para reducir estructuras o para potenciar a las personas que ya forman parte de la organización. Una mira el costo, la otra, el valor generado. Y esa diferencia termina definiendo, en la práctica, qué tipo de transformación ocurre realmente.

Un asistente de IA opera bajo demanda. Responde a instrucciones puntuales, se incorpora a un proceso existente sin modificarlo y su impacto depende de que cada persona aprenda a utilizarlo. 

Un agente, en cambio, tiene autonomía para ejecutar tareas dentro de un proceso que la organización ya rediseñó. Esa es la diferencia central: el agente no se incorpora a un proceso existente, exige repensarlo.

Esa diferencia tiene consecuencias concretas. Llevar a un área de procurement, por ejemplo, a operar de punta a punta con agentes requiere rediseñar procesos, definir reglas y acompañar la transición. Es un trabajo organizacional, no solo tecnológico. El asistente, en cambio, puede empezar a generar valor desde el primer día, siempre que se lo utilice con un propósito claro.

Existe una trampa frecuente en la adopción de asistentes: usarlos como vara de medición individual y no como herramienta de productividad colectiva.

Un asistente de IA opera bajo demanda; un agente, en cambio, tiene autonomía para ejecutar tareas dentro de un proceso que la organización ya rediseñó"

Por ejemplo, un área de compras incorpora IA para comparar cotizaciones de proveedores y, lo que antes tomaba una semana, pasa a resolverse en un día. Hasta ahí, la herramienta potencia al equipo. El problema aparece cuando la organización empieza a comparar personas (quién lo resuelve en un día y quién en una semana) y utiliza esa diferencia como argumento para desvincular a quienes muestran menor rendimiento, en lugar de optar por capacitarlos.

Ese uso del asistente no construye nada nuevo: solo hace más visible una dinámica que ya existía.

La Primera Encuesta Nacional sobre adopción y usos de IA, realizada por Fundar, el CEPE de la Universidad Di Tella y el Observatorio PyME con apoyo del BID, muestra que el 45% de los adultos conectados y 4 de cada 10 PyMEs ya utilizan herramientas de IA. 

Sin embargo, esa adopción es mayormente superficial, informal y experimental: entre las PyMEs usuarias, el 72,5% opera sin pautas ni políticas claras sobre el uso de la tecnología, y solo el 7,5% destina un presupuesto específico para ello. 

Menos del 15% de las empresas ofrece instancias formales de capacitación en IA a sus equipos"

La brecha también es sectorial: mientras el sector de Software e IT supera el 85% de adopción, industrias tradicionales, como alimentos o minerales, no llegan al 30%. Consultadas sobre los principales obstáculos para avanzar, las empresas señalan la falta de experiencia (46,2%) y la carencia de personal calificado (42,2%) como las barreras más relevantes, y reclaman capacitación continua y educación especializada para pasar de un uso exploratorio a una productividad real.

El dato más elocuente resulta en que menos del 15% de las empresas ofrece instancias formales de capacitación en IA a sus equipos. Esa cifra describe el fenómeno dominante en el mercado argentino actual: una adopción ascendente, en la que la IA ingresa a las organizaciones por la curiosidad e iniciativa individual de los trabajadores, y no a través de una planificación corporativa o de programas de formación guiados. 

La Primera Encuesta Nacional sobre adopción y usos de IA, realizada por Fundar, el CEPE de la Universidad Di Tella y el Observatorio PyME con apoyo del BID, muestra que 45% de adultos ya están conectados y 4 de cada 10 PyMEs ya utilizan herramientas de IA"

Cuando existen esfuerzos de capacitación, además, suelen concentrarse en el personal de Tecnología e Informática, dejando rezagadas a las áreas operativas y administrativas.

La brecha entre lo que las organizaciones necesitan y lo que efectivamente capacitan es, en este momento, la principal limitación para una adopción de IA sostenible.

Un punto adicional resulta relevante: con frecuencia la IA no resuelve un problema por sí sola, pero expone con claridad ineficiencias preexistentes. Procesos de aprobación que demoran semanas, áreas de seguridad informática que tardan meses en definir permisos de acceso y la presión de la adopción tecnológica que obliga a esas áreas a confrontar procesos que nunca habían sido cuestionados.

Esa exposición, aunque incómoda, constituye una oportunidad: la incorporación de nuevas tecnologías vuelve visibles los procesos que necesitaban revisión desde antes de que la IA entrara en escena.

Sin lugar a dudas que las tareas se reemplazan, pero las personas no. Si la adopción de inteligencia artificial no contribuye a potenciar las capacidades de cada persona en la organización, se convierte en una herramienta de exclusión en lugar de una herramienta de productividad.

* Profesor de la Maestría en Data Mining  en UBA y de Pensamiento Computacional (Universidad de San Andrés), Jefe de ciencia de datos en 7Puentes